本發(fā)明涉及信息處理領域，尤其涉及一種基于人工智能的節(jié)目提醒方法、裝置以及系統(tǒng)。

背景技術：

人工智能(artificialintelligence，英文縮寫為ai)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

隨著信息技術的發(fā)展，各種用戶終端更加智能化。用戶在使用各種用戶終端觀看視頻節(jié)目時的選擇越來越多，對用戶終端提供的智能化、人性化的服務要求越來越高。

另外，隨著智能電視以及網(wǎng)絡直播的廣泛應用，用戶在享受海量視頻資源的同時，也產(chǎn)生由于可選資源太多無法準確快捷的觀看自己希望觀看的視頻。相關技術中，針對直播節(jié)目的預約操作，通常是通過遙控器按鍵控制，需要進入直播節(jié)目單頁面，在上百個電視臺中選擇目標電視臺，再進一步從全天時段中選擇目標節(jié)目播出時段預約；針對點播節(jié)目的更新提醒，通常是通過遙控器按鍵控制，需要從海量的點播資源中搜索到目標資源，手動按鍵設置更新提醒。

但是，目前存在的問題是：1)針對直播節(jié)目的預約提醒和點播節(jié)目的更新提醒入口不統(tǒng)一，需要進入不同的模塊設置，造成用戶體驗的不一致性；2)方式單一，只能通過遙控器按鍵手動操作；3)操作繁瑣耗時，學習成本高，不適用于老人和小孩；4)提醒的預留時間會比較固定，系統(tǒng)會設置默認提醒時間，比如提前2分鐘等，不可靈活配置。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的旨在至少在一定程度上解決上述的技術問題之一。

為此，本發(fā)明的第一個目的在于提出一種基于人工智能的節(jié)目提醒方法。該方法直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更加簡單便捷，實用性更強，同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知，滿足用戶個性化需求，提升了用戶體驗。

本發(fā)明的第二個目的在于提出一種基于人工智能的節(jié)目提醒裝置。

本發(fā)明的第三個目的在于提出一種基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)。

本發(fā)明的第四個目的在于提出一種基于人工智能的節(jié)目提醒裝置。

本發(fā)明的第五個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)。

本發(fā)明的第六個目的在于提出一種計算機程序產(chǎn)品。

為達到上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出的基于人工智能的節(jié)目提醒方法，包括：獲取用戶的語音信息，并對所述語音信息進行識別以生成對應的文本信息；對所述文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，所述節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間；根據(jù)所述節(jié)目名稱和所述觀看時間生成針對所述目標節(jié)目的預約提醒信息；根據(jù)所述用戶意圖和所述觀看時間建立提醒定時器，并啟動所述提醒定時器；在所述提醒定時器結(jié)束時，將所述預約提醒信息推送給所述用戶。

本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法，通過對用戶的語音信息進行識別以生成對應的文本信息，并對該文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間，之后，根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息，并根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器，在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。即通過語音指令實現(xiàn)電視端的直播預約和點播資源更新提醒，顛覆了傳統(tǒng)按鍵式遙控器輸入方式，直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更加簡單便捷，實用性更強，同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知，滿足用戶個性化需求，提升了用戶體驗。

為達到上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，包括：獲取模塊，用于獲取用戶的語音信息；語音識別模塊，用于對所述語音信息進行識別以生成對應的文本信息；第一生成模塊，用于對所述文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，所述節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間；第二生成模塊，用于根據(jù)所述節(jié)目名稱和所述觀看時間生成針對所述目標節(jié)目的預約提醒信息；定時器建立模塊，用于根據(jù)所述用戶意圖和所述觀看時間建立提醒定時器，并啟動所述提醒定時器；推送模塊，用于在所述提醒定時器結(jié)束時，將所述預約提醒信息推送給所述用戶。

本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，通過語音識別模塊對用戶的語音信息進行識別以生成對應的文本信息，第一生成模塊對該文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間，第二生成模塊根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息，定時器建立模塊根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器，推送模塊在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。即通過語音指令實現(xiàn)電視端的直播預約和點播資源更新提醒，顛覆了傳統(tǒng)按鍵式遙控器輸入方式，直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更加簡單便捷，實用性更強，同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知，滿足用戶個性化需求，提升了用戶體驗。

為達到上述目的，本發(fā)明第三方面實施例提出的基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)，包括：語音采集模塊和節(jié)目提醒裝置；其中，語音采集模塊，用于采集用戶輸入的語音信息，并將所述語音信息發(fā)送至所述；所述節(jié)目提醒裝置，為本發(fā)明第二方面實施例所述的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置。

為達到上述目的，本發(fā)明第四方面實施例提出的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為：獲取用戶的語音信息，并對所述語音信息進行識別以生成對應的文本信息；對所述文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，所述節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間；根據(jù)所述節(jié)目名稱和所述觀看時間生成針對所述目標節(jié)目的預約提醒信息；根據(jù)所述用戶意圖和所述觀看時間建立提醒定時器，并啟動所述提醒定時器；在所述提醒定時器結(jié)束時，將所述預約提醒信息推送給所述用戶。

為達到上述目的，本發(fā)明第五方面實施例提出的非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，當所述存儲介質(zhì)中的指令由節(jié)目播放終端的處理器被執(zhí)行時，使得節(jié)目播放終端能夠執(zhí)行一種基于人工智能的節(jié)目提醒方法，所述方法包括：獲取用戶的語音信息，并對所述語音信息進行識別以生成對應的文本信息；對所述文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，所述節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間；根據(jù)所述節(jié)目名稱和所述觀看時間生成針對所述目標節(jié)目的預約提醒信息；根據(jù)所述用戶意圖和所述觀看時間建立提醒定時器，并啟動所述提醒定時器；在所述提醒定時器結(jié)束時，將所述預約提醒信息推送給所述用戶。

為達到上述目的，本發(fā)明第六方面實施例提出的計算機程序產(chǎn)品，當所述計算機程序產(chǎn)品中的指令處理器執(zhí)行時，執(zhí)行一種基于人工智能的節(jié)目提醒方法，所述方法包括：獲取用戶的語音信息，并對所述語音信息進行識別以生成對應的文本信息；對所述文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，所述節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間；根據(jù)所述節(jié)目名稱和所述觀看時間生成針對所述目標節(jié)目的預約提醒信息；根據(jù)所述用戶意圖和所述觀看時間建立提醒定時器，并啟動所述提醒定時器；在所述提醒定時器結(jié)束時，將所述預約提醒信息推送給所述用戶。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明一個具體實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法的流程圖；

圖3(a)和(b)是根據(jù)本發(fā)明實施例的人機交互界面的顯示效果示例圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明另一個具體實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法的流程圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法的示例圖；

圖6(a)是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的語音識別過程的流程圖；

圖6(b)是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的自然語音處理的流程圖；

圖7是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的第一生成模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的第二生成模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的定時器建立模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖11是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的推送模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖12是根據(jù)本發(fā)明一個具體實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖13是根據(jù)本發(fā)明又一個具體實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖14是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法、裝置以及系統(tǒng)。

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法的流程圖。需要說明的是，本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法可應用于本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置。該節(jié)目提醒裝置可被配置于節(jié)目播放終端上，該節(jié)目播放終端可以是智能電視或數(shù)字電視等。

如圖1所示，該基于人工智能的節(jié)目提醒方法可以包括：

s110，獲取用戶的語音信息，并對語音信息進行識別以生成對應的文本信息。

舉例而言，假設本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法可應用于節(jié)目播放終端，該節(jié)目播放終端可包含于基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)，該節(jié)目提醒系統(tǒng)還可包含與節(jié)目播放終端對應的遙控器，該遙控器具有語音采集模塊，以用于采集用戶輸入的語音信息，并將該語音信息發(fā)送至節(jié)目播放終端，以使節(jié)目播放終端獲取到用戶的語音信息。其中，在本發(fā)明的實施例中，遙控器與節(jié)目播放終端之間的通信連接方式可以是藍牙連接方式、或wifi連接方式等。

在獲取到用戶的語音信息之后，可通過語音識別技術對該語音信息進行識別，得到對應的文本信息。在本步驟中，通過語音識別技術對語音信息進行識別的過程可如下：例如，如圖6(a)所示，首先，可對該語音信息進行特征提取，之后，可通過特定的解碼器對提取到的音頻特征進行解碼，最終得到識別結(jié)果，該識別結(jié)果即為該語音信息所對應的文本信息。其中，在解碼器解碼過程中，會使用到聲學模型、語言模型和發(fā)音詞典。聲學模型主要用于將音頻特征轉(zhuǎn)換成音節(jié)，語言模型用于將音節(jié)轉(zhuǎn)換成文本，發(fā)音詞典則提供了一個從音節(jié)到文本的映射表。用x表示輸入的音頻信號，w代表文字序列，語音識別過程求解的是下面的問題：

上述式(1)轉(zhuǎn)換之后，等同于如下式(2)：

語音識別過程，分別是求出上述式(2)中最大的p(x|w)和p(w)，求解最大的p(x|w)可通過聲學模型來獲得，而求解最大的p(w)可通過語言模型來獲得。此外，上述w^*為最終識別得到的文本序列。

s120，對文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間。

具體地，可通過自然語言處理技術對該文本信息進行解析，以得到針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，該節(jié)目信息至少包括節(jié)目名稱和觀看時間。其中，該觀看時間可理解為用戶語音信息中所表達想觀看該目標節(jié)目的時間，例如，用戶的語音信息為：提醒我觀看這周末的快樂大本營，其中，該語音信息中能夠表達用戶想觀看該目標節(jié)目(即快樂大本營)的時間為“這周末”，即為觀看時間。目標節(jié)目可理解為最終為用戶預約到的節(jié)目。

可以理解，自然語言query理解是智能對話式智能產(chǎn)品的關鍵入口；本發(fā)明可對query語義理解的輸出統(tǒng)一表示為domain、intent和slot三部分，其中，domain表示query的領域，intent表示當前query的用戶意圖，slot是滿足用戶意圖的條件，其中，滿足用戶意圖的條件可包括節(jié)目名稱和觀看時間。

更具體地，可通過自然語言處理技術將該文本信息進行解析，得到對應的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，該結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可表示：“用戶意圖+槽位+槽位值的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”，在本發(fā)明中，該槽位可以包括觀看時間和節(jié)目名稱這兩個屬性。

具體而言，在本發(fā)明的一個實施例中，上述對文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息的具體實現(xiàn)過程可如下：對文本信息進行句法結(jié)構(gòu)分析，對進行句法結(jié)構(gòu)分析后的文本信息進行基于詞語的語義分析、基于話題模型的領域多分類識別、基于意圖模型的意圖多分類識別，以獲得針對目標節(jié)目的用戶意圖，并基于序列標注模型對進行句法結(jié)構(gòu)分析后的文本信息進行分析，得到針對目標節(jié)目的節(jié)目名稱和觀看時間。

需要說明的是，在本發(fā)明的實施例中，上述話題模型、意圖模型、序列標注模型可以是預先訓練得到的。例如，如圖6(b)所示，可采用dnn機器學習技術，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，將用戶樣本與通用大數(shù)據(jù)特征相結(jié)合，從而訓練出話題模型、意圖模型、序列標注模型。在本步驟中，可通過將文本信息傳輸?shù)皆撟匀徽Z言處理服務中，以對該文本信息分別進行句法結(jié)構(gòu)分析，并對進行句法結(jié)構(gòu)分析后的文本信息進行基于詞語的語義分析、基于話題模型的領域多分類識別、基于意圖模型的意圖多分類識別，得到該用戶意圖，并基于意圖模型的意圖多分類識別，獲得針對目標節(jié)目的節(jié)目名稱和觀看時間。

例如，以文本信息為“提醒我觀看這周末的快樂大本營”為例，可通過自然語言處理技術對該文本信息進行解析，得到對應的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即：{intent：提醒，{slot：time，value：這周末}，{slot：program，value：快樂大本營}}。

由此，通過自然語言處理技術對文本信息進行解析，可以具有如下技術特點：根據(jù)用戶需求自動化的學習、泛化，并采用當前泛化能力最強的dnn學習模型，還可根據(jù)不用應用需求提供少量(如1k)的標注數(shù)據(jù)即可，同時，引入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)通用特征使得小數(shù)據(jù)的學習效果更佳。

s130，根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息。

在本發(fā)明的一個實施例中，可先根據(jù)觀看時間確定目標節(jié)目的播放日期，之后，根據(jù)節(jié)目名稱和播放日期在視頻資源系統(tǒng)中進行檢索，匹配到目標節(jié)目的播放頻道信息、播放地址信息和開播時間，最后，根據(jù)播放頻道信息、播放地址信息和開播時間，生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息。其中，該播放日期可理解為目標節(jié)目的具體播放時間。

舉例而言，以文本信息“提醒我觀看這周末的快樂大本營”為例，可得到節(jié)目名稱為“快樂大本營”，觀看時間為“這周末”，這樣，可先根據(jù)該觀看時間確定出該目標節(jié)目的播放日期，如2017年1月14日，之后，可根據(jù)節(jié)目名稱和播放日期在視頻資源系統(tǒng)中進行檢索，匹配到唯一結(jié)果：湖南衛(wèi)視晚上8點播放快樂大本營，根據(jù)該匹配結(jié)果的開播時間點(2017年1月14日晚上8點)與播放頻道信息(如湖南衛(wèi)視)、播放地址信息建立針對目標節(jié)目(即快樂大本營)的預約提醒信息。

s140，根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器。

在本發(fā)明的一個實施例中，可判斷用戶意圖中是否包含時間信息；如果用戶意圖中包含時間信息，則根據(jù)時間信息和觀看時間建立提醒定時器；如果用戶意圖中未包含時間信息，則根據(jù)默認的時間信息和觀看時間建立提醒定時器，并在提醒定時器完成建立時，啟動該提醒定時器。

其中，在本發(fā)明的實施例中，該用戶意圖中包含時間信息，可理解為用戶根據(jù)自身需求自己設置了提前多長時間進行提醒，例如，以語音信息“快樂大本營開播前30秒提醒我”，可以通過自然語言處理技術對其進行解析，得到該用戶意圖“提前30秒進行提醒”，該用戶意圖中包含了時間信息，則可根據(jù)該時間信息和觀看時間建立提醒定時器。又如，以語音信息“快樂大本營開播時提醒我”，可以通過自然語言處理技術對其進行解析，得到該用戶意圖“開播時進行提醒”，該用戶意圖中未包含時間信息，則可根據(jù)默認的時間信息和觀看時間建立提醒定時器，其中，該默認的時間信息可為1分鐘、30秒等。

由此，可以通過分析用戶的語音來獲取提醒的預留時間，實現(xiàn)了自定義提醒的預留時間的功能，滿足用戶的個性化需求，提升了用戶體驗。

s150，在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。

作為一種示例，在提醒定時器結(jié)束時，可根據(jù)節(jié)目播放終端的不同狀態(tài)，采用不同的推送方式將預約提醒信息推送給用戶。具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，可判斷節(jié)目播放終端是否處于開啟狀態(tài)；如果節(jié)目播放終端處于開啟狀態(tài)，則根據(jù)預約提醒信息中的播放頻道信息和播放地址信息，跳轉(zhuǎn)至目標節(jié)目對應的播放頻道；如果節(jié)目播放終端未處于開啟狀態(tài)，則將預約提醒信息發(fā)送至用戶的移動終端。其中，該節(jié)目播放終端可以是智能電視或數(shù)字電視等。

更具體地，提醒定時器啟動后，可開始后臺自動運行，在提醒定時器結(jié)束時，可將該預約提醒信息推送給用戶：當節(jié)目播放終端處于開啟狀態(tài)時，可根據(jù)預約提醒信息中的播放頻道信息和播放地址信息，跳轉(zhuǎn)至目標節(jié)目對應的播放頻道，同時還可彈出提示“您預約了湖南衛(wèi)視的快樂大本營，將馬上為您跳轉(zhuǎn)到湖南衛(wèi)視”；當節(jié)目播放終端未處于開啟狀態(tài)，可將該預約提醒信息發(fā)送至用戶的移動終端，以提醒用戶觀看快樂大本營。其中，本發(fā)明對將該預約提醒信息發(fā)送至用戶的移動終端所使用的方式不做具體限定，例如，可通過短信的方式發(fā)送至用戶的移動終端，還可通過通知消息推送的形式發(fā)送至移動終端等。

本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法，通過對用戶的語音信息進行識別以生成對應的文本信息，并對該文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間，之后，根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息，并根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器，在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。即通過語音指令實現(xiàn)電視端的直播預約和點播資源更新提醒，顛覆了傳統(tǒng)按鍵式遙控器輸入方式，直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更加簡單便捷，實用性更強，同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知，滿足用戶個性化需求，提升了用戶體驗。

為了進一步提升用戶體驗，方便用戶了解節(jié)目提醒是否預約成功，進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖2所示，在如圖1所示的基礎上，在啟動提醒定時器的同時，該基于人工智能的節(jié)目提醒方法還可包括：

s210，生成提示信息，并將提示信息反饋給用戶。

也就是說，在啟動提醒定時器的同時，可向用戶返回提示信息，例如，“好的，我會提醒你觀看快樂大本營的”。

作為一種示例，假設本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒方法應用于電視端，該電視端可為用戶提供人機交互界面。該人機交互界面可顯示識別出的文本信息，還可顯示該反饋給用戶的提示信息。例如，如圖3(a)所示，以目標節(jié)目為直播節(jié)目為例，該電視端的人機交互界面中可顯示用戶輸入的語音所對應的文本信息“快樂大本營開播前30秒提醒我”，在啟動提醒定時器的同時，可向用戶返回提示信息，并將該提示信息顯示在該人機交互界面中，如“好的，開播前30秒將為您跳轉(zhuǎn)到湖南衛(wèi)視”；如圖3(b)所示，以目標節(jié)目為點播節(jié)目為例，人機交互界面中可顯示用戶輸入的語音所對應的文本信息“西部世界第二季更新時通知我收看”，在啟動提醒定時器的同時，可向用戶返回提示信息，并將該提示信息顯示在該人機交互界面中，如“好的，該劇集更新時會第一時間告知您”。

可以理解，將提示信息反饋給用戶的方式不限于上述的文本形式，還可以以語音播放的方式將提示信息反饋給用戶，或者語音+文本的方式將該提示信息反饋給用戶等。

為了提升用戶體驗，提高語音識別的準確度，進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖4所示，在如圖2所示的基礎上，在對語音信息進行識別之前，該基于人工智能的節(jié)目提醒方法還可包括：

s410，確定用戶的周圍場景，并根據(jù)周圍場景確定對應的噪音處理算法。

s420，根據(jù)對應的噪音處理算法對語音信息進行噪音處理。

可以理解，音頻數(shù)據(jù)采集過程中，聲音的效果會因設備性能差異，聲音源到設備距離的遠近，設備支持單麥克風還是麥克風陣列的不同而發(fā)生變化?？傮w來說，錄音設備性能越高，音源到設備距離越短，采用有效的麥克風陣列而不是單麥克風，會得到特征更完整更利于識別的音頻數(shù)據(jù)。例如，想要支持遠場(如距離大于5米)喚醒或者識別，使用麥克風陣列的性能會大大優(yōu)于單麥克風性能。

為此，獲取到的語音信息可能會有一些問題，并不能直接用來識別。例如，在免提或者會議應用的場景下，揚聲器的聲音會多次反饋到麥克風，這時麥克風采集到的語音信息中會存在聲學回聲，需要使用回聲消除(acousticechocancellation，英文簡稱為aec)算法做回聲消除；又如，在特定環(huán)境下(如行駛的車輛中)采集到的語音信息會有特定的噪音，這時需要對語音信息做降噪(noisesuppression，英文簡稱為ns)算法消除環(huán)境噪音。

因此，在對語音信息進行識別之前，可先確定用戶的周圍場景，并根據(jù)周圍場景確定對應的噪音處理算法，并根據(jù)對應的噪音處理算法對語音信息進行噪音處理。由此，在不同的場景環(huán)境下，使用相應的噪音處理算法對語音信息進行噪音處理，可以大大提高語音識別的準確度。

綜上，當用戶想了解到最新的節(jié)目或劇集更新信息時，只需通過語音采集模塊(如可設置于手機、或電視端的遙控器)進行語音輸入，例如，語音輸入“快樂大本營開播前30秒提醒我”，如圖5所示，在接收到通過語音采集模塊發(fā)送的該語音信息之后，可對該語音信息依次進行語音識別、自然語言處理以解析出針對目標節(jié)目的用戶意圖、節(jié)目名稱和觀看時間，之后，在視頻資源系統(tǒng)中建立索引，匹配出目標節(jié)目的開播時間、播放頻道信息和播放地址信息，并建立提醒定時器，并啟動該提醒定時器，在該提醒定時器結(jié)束時，將檢索到的精準結(jié)果推送給用戶。由此，通過語音指令實現(xiàn)電視端的直播預約和點播資源更新提醒，創(chuàng)新點在于顛覆了傳統(tǒng)按鍵式遙控器輸入方式，直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更簡單便捷，實用性更強。同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知。

與上述幾種實施例提供的基于人工智能的節(jié)目提醒方法相對應，本發(fā)明的一種實施例還提供一種基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，由于本發(fā)明實施例提供的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置與上述幾種實施例提供的基于人工智能的節(jié)目提醒方法相對應，因此在前述基于人工智能的節(jié)目提醒方法的實施方式也適用于本實施例提供的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，在本實施例中不再詳細描述。圖7是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。需要說明的是，本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置可被配置節(jié)目播放終端上，該節(jié)目播放終端可以是智能電視或數(shù)字電視等。

如圖7所示，該基于人工智能的節(jié)目提醒裝置可以包括：獲取模塊710、語音識別模塊720、第一生成模塊730、第二生成模塊740、定時器建立模塊750和推送模塊760。

具體地，獲取模塊710用于獲取用戶的語音信息。

語音識別模塊720用于對語音信息進行識別以生成對應的文本信息。

第一生成模塊730用于對文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間。具體而言，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖8所示，第一生成模塊730可包括：第一生成單元731和第二生成單元732。其中，第一生成單元731用于對文本信息進行句法結(jié)構(gòu)分析，對進行句法結(jié)構(gòu)分析后的文本信息進行基于詞語的語義分析、基于話題模型的領域多分類識別、基于意圖模型的意圖多分類識別，以獲得針對目標節(jié)目的用戶意圖。第二生成單元732用于基于序列標注模型對進行句法結(jié)構(gòu)分析后的文本信息進行分析，得到針對目標節(jié)目的節(jié)目名稱和觀看時間。

第二生成模塊740用于根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息。具體而言，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖9所示，該第二生成模塊740可包括：確定單元741、檢索單元742和生成單元743。其中，確定單元741用于根據(jù)觀看時間確定目標節(jié)目的播放日期。檢索單元742用于根據(jù)節(jié)目名稱和播放日期在視頻資源系統(tǒng)中進行檢索，匹配到目標節(jié)目的播放頻道信息、播放地址信息和開播時間。生成單元743用于根據(jù)播放頻道信息、播放地址信息和開播時間，生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息。

定時器建立模塊750用于根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器。具體而言，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖10所示，該定時器建立模塊750可包括：判斷單元751和建立單元752。其中，判斷單元751用于判斷用戶意圖中是否包含時間信息。建立單元752用于在用戶意圖中包含時間信息時，根據(jù)時間信息和觀看時間建立提醒定時器，并在用戶意圖中未包含時間信息時，根據(jù)默認的時間信息和觀看時間建立提醒定時器。

推送模塊760用于在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。作為一種示例，如圖11所示，該推送模塊760可包括：判斷單元761、跳轉(zhuǎn)單元762和發(fā)送單元763。其中，判斷單元761用于判斷節(jié)目播放終端是否處于開啟狀態(tài)。跳轉(zhuǎn)單元762用于在節(jié)目播放終端處于開啟狀態(tài)時，根據(jù)預約提醒信息中的播放頻道信息和播放地址信息，跳轉(zhuǎn)至目標節(jié)目對應的播放頻道。發(fā)送單元763用于在節(jié)目播放終端未處于開啟狀態(tài)時，將預約提醒信息發(fā)送至用戶的移動終端。

為了進一步提升用戶體驗，方便用戶了解節(jié)目提醒是否預約成功，進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖12所示，該基于人工智能的節(jié)目提醒裝置還可包括：第三生成模塊770。其中，第三生成模塊770用于在啟動提醒定時器的同時，生成提示信息，并將提示信息反饋給用戶。

為了提升用戶體驗，提高語音識別的準確度，進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖13所示，該基于人工智能的節(jié)目提醒裝置還可包括：確定模塊780和噪音處理模塊790。其中，確定模塊780用于在對語音信息進行識別之前，確定用戶的周圍場景，并根據(jù)周圍場景確定對應的噪音處理算法。噪音處理模塊790用于根據(jù)對應的噪音處理算法對語音信息進行噪音處理。

本發(fā)明實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置，通過語音識別模塊對用戶的語音信息進行識別以生成對應的文本信息，第一生成模塊對該文本信息進行解析以生成針對目標節(jié)目的用戶意圖和節(jié)目信息，其中，節(jié)目信息包括節(jié)目名稱和觀看時間，第二生成模塊根據(jù)節(jié)目名稱和觀看時間生成針對目標節(jié)目的預約提醒信息，定時器建立模塊根據(jù)用戶意圖和觀看時間建立提醒定時器，并啟動提醒定時器，推送模塊在提醒定時器結(jié)束時，將預約提醒信息推送給用戶。即通過語音指令實現(xiàn)電視端的直播預約和點播資源更新提醒，顛覆了傳統(tǒng)按鍵式遙控器輸入方式，直接通過語音更高效地表達預約提醒需求，操作時更加簡單便捷，實用性更強，同時可以自定義提醒的預留時間，根據(jù)不同人群的習慣來適時推送提醒通知，滿足用戶個性化需求，提升了用戶體驗。

為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出了一種基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)。

圖14是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖14所示，該基于人工智能的節(jié)目提醒系統(tǒng)可以包括：語音采集模塊10和節(jié)目提醒裝置20。其中，語音采集模塊10可用于采集用戶輸入的語音信息，并將語音信息發(fā)送至節(jié)目提醒裝置20。節(jié)目提醒裝置20為本發(fā)明上述任一個實施例的基于人工智能的節(jié)目提醒裝置。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。

在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結(jié)合和組合。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應被本發(fā)明的實施例所屬技術領域的技術人員所理解。

在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認為是用于實現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實現(xiàn)在任何計算機可讀介質(zhì)中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備(如基于計算機的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用。就本說明書而言，"計算機可讀介質(zhì)"可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用的裝置。計算機可讀介質(zhì)的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下：具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機盤盒(磁裝置)，隨機存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)，可擦除可編輯只讀存儲器(eprom或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(cdrom)。另外，計算機可讀介質(zhì)甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質(zhì)，因為可以例如通過對紙或其他介質(zhì)進行光學掃描，接著進行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲在計算機存儲器中。

應當理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術中的任一項或他們的組合來實現(xiàn)：具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)等。

本技術領域的普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。

上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。